PyTorch中的torch.cat简单介绍

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• 1.toych简单介绍
• 2.张量Tensors
• 3.torch.cat

1.toych简单介绍

包torch包含了多维疑是的数据结构及基于其上的多种数学操作。

torch包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学运算。此外，它也提供了多种实用工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化的工具。

它具有CUDA的对应实现，可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=3.0)

2. 张量Tensors

torch.is_tensor(obj):如果obj是一个pytorch张量，则返回True

torch.is_storage(obj):如果obj是一个pytorch storage对象，则返回True

torch.numel(input):返回input张量中的元素个数。

3.torch.cat

a = torch.ones([1,2])
 
b = torch.ones([1,2])
 
z = torch.cat([a,b],1)
 
a
Out[47]: tensor([[1., 1., 1., 1.]])
 
a
Out[48]: tensor([[1., 1.]])

如果第二个参数是1，torch.cat就是将a,b 按列放在一起，大小为torch.Size([1,4])。如果第二个参数是0，则按行

行放在一起，大小为 torch.Size([2, 2]) 。

字面理解：torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatenate的意思，即拼接，联系在一起。

例子理解：

import torch
A = torch.ones(2,3)
A
#tensor([[1., 1., 1.],
#        [1., 1., 1.]])
B=2*torch.ones(4,3)
B
#tensor([[2., 2., 2.],
#        [2., 2., 2.],
#        [2., 2., 2.],
#        [2., 2., 2.]])
C = torch.cat((A,B),0) #按维数0（添加到行）拼接
C
#tensor([[1., 1., 1.],
#        [1., 1., 1.],
#        [2., 2., 2.],
#        [2., 2., 2.],
#        [2., 2., 2.],
#        [2., 2., 2.]])

D = 2*torch.ones(2,4)
M = torch.cat((A,D),1)  # 按维数1（列）拼接
M
#tensor([[1., 1., 1., 2., 2., 2., 2.],
#        [1., 1., 1., 2., 2., 2., 2.]])
M.size()
#torch.Size([2, 7])

使用torch.cat((A,B),dim)时，除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐

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